OpenCV的基础是处理图像，而图像的基础是矩阵。
因此，如何使用好矩阵是非常关键的。
下面我们通过一个具体的实例来展示如何通过Python和OpenCV对矩阵进行操作，从而更好地实现对图像的处理。

示例

示例：选取矩阵中指定的行和列的交集。

例如，在下图中选定第2行、第3行和第2列、第3列的交集。

Python实现

下面的程序通过OpenCV、numpy两个库实现构造矩阵，修改特征值，从而构造一个左侧是黑色、右侧是白色的图像。

Python实现代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Feb 15 21:48:40 2024@author: 李立宗公众号：计算机视觉之光知识星球：计算机视觉之光"""import numpy as np# 生成一个6x6的随机整数矩阵
matrix = np.random.randint(0, 10, (6, 6))# 打印原始矩阵
print("原始矩阵：")
print(matrix)# 选取中间的两行两列交叉的数值
selected_matrix = matrix[2:4, 2:4]# 打印选取的矩阵
print("选取的矩阵：")
print(selected_matrix)

程序输出结果如下所示：
可以看到选取了部分矩阵的结果。

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OpenCV轻松入门

李立宗，OpenCV轻松入门，电子工业出版社，2023
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计算机视觉40例

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近年来，我深耕计算机视觉领域的课程研发工作，在该领域尤其是OpenCV-Python方面积累了一点儿经验。因此，我经常会收到该领域相关知识点的咨询，内容涵盖图像处理的基础知识、OpenCV工具的使用、深度学习的具体应用等多个方面。为了更好地把所积累的知识以图文的形式分享给大家，我将该领域内的知识点进行了系统的整理，编写了本书。希望本书的内容能够对大家在计算机视觉方向的学习有所帮助。
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